Expressão de miRNAs como fator de predição de resposta a quimioterapia primária em pacientes com câncer de mama

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Buono, Fabiana de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Breast cancer; Câncer de mama; microRNAs; Neoadjuvant therapy; Terapia neoadjuvante
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17145/tde-05102020-132026/

OBJETIVO: O objetivo deste estudo é identificar miRNAs e seus RNAm-alvos associados à resposta à quimioterapia primária em pacientes com câncer de mama. METODOLOGIA: Foram utilizadas amostras de pacientes com suspeita de diagnóstico de carcinoma de mama localmente avançado no HCFMRP-USP. Analisamos 384 miRNAs por PCRq usando o kit TaqMan® Low Density Arrays (TLDA). Fizemos uma análise comparativa da expressão dos microRNAs entre os pacientes que responderam ou não à terapia primária. Para análise de correlação da expressão de todos os genes do transcriptoma humana com os 24 miRNAs diferencialmente expressos (DE), utilizamos o banco de dados do The Cancer Genome Atlas (TCGA). Usamos os dados normalizados de expressão gênica global (RNAseq) e de miRNAs (miRNAseq). RESULTADOS: Identificamos em nosso estudo que a resposta patológica à quimioterapia primária está associada a diferentes padrões de expressão de miRNAs no tumor. O perfil de expressão de 24 miRNAs é um potencial modelo preditivo de resposta à quimioterapia em tumores avançados da mama. A análise in silico de um grande número de amostras do câncer de mama identificou o miR-519a como um potencial alvo de investigação clínica. CONCLUSÃO: A análise de clusterização baseada na expressão dos 24 miRNAs permite classificar os tumores em dois grupos. Esta classificação está associada com a resposta patológica à quimioterapia neoadjuvante. O miRNA miR-519a e seus alvos são potenciais moduladores das vias carcinogênicas e podem ser uma fonte de investigação adicional como possível biomarcador.